[發明專利]一種基于個性化權重的手指靜脈識別方法

無效

• 申請號: 201210001013.1
• 申請日: 2012-01-04
• 公開（公告）號: CN102411711A
• 公開（公告）日: 2012-04-11
• 發明（設計）人: 楊公平;襲肖明;尹義龍;肖榮洋;楊璐
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術領域

本發明涉及手指靜脈識別領域，具體地說是一種基于個性化權重的手指靜脈識別方法。

背景技術

手指靜脈識別是一種新興的具有較好發展前途的生物特征識別技術，手指靜脈識別的關鍵在于如何準確提取靜脈網絡，在此基礎上進行特征提取和匹配。為了克服低質量手指靜脈圖像對識別結果的影響，基于位模式的特征提取與匹配方法被提出。其基本原理是首先對采集的手指靜脈圖像做一定的預處理，包括圖像增強、尺寸歸一化等，然后對預處理后的圖像提取基于位模式的特征，如LBP特征、LDP特征等，這些特征一般被稱為二進制編碼。最后利用二進制編碼之間的海明距計算兩幅手指靜脈圖像的相似度，以驗證二者是否來自同一枚手指。

傳統基于位模式的手指靜脈識別在計算海明距時，往往把二進制編碼的每一位對最后識別的貢獻度看作是等同的，這樣，一些噪聲位的存在通常會導致識別率的降低。

發明內容

本發明為克服上述現有技術的不足，提供一種基于個性化權重的手指靜脈識別方法，該方法可以有效地克服噪聲位對識別精度帶來的不利影響，提高了手指靜脈識別系統的識別性能和魯棒性。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于個性化權重的手指靜脈識別方法，它分為訓練過程和識別過程；其中，

訓練過程首先對訓練圖像進行預處理，然后各自提取LBP特征，最后訓練出權重位圖W；

識別過程首先對測試樣本圖像進行預處理，接著進行LBP特征提取，最后，通過公式4計算與數據庫模板之間的海明距離，根據設定的閾值確定識別結果；

DAB=||(codeA⊕codeB)×WA||/||WA||---(4)]]>

是異或運算符，運算符兩邊的數字若相同結果為“0”反之則為“1”；若D_A小于設定的閾值θ，則測試圖像屬于A類，θ取值為0.15。

所述訓練過程和識別過程中對圖像的預處理過程相同：對感興趣區域提取，然后進行尺寸歸一化，完成圖像增強；其中，感興趣區域提取將富含大量有用信息的手指靜脈區域提取出來，通過邊緣檢測檢測出手指靜脈的輪廓，然后取輪廓中的最大的內接矩形區域作為感興趣區域；尺寸歸一化將提取出的感興趣區域歸一化成M×N像素大小，M＝96，N＝64，圖像增強采用均值濾波法。

所述訓練過程和識別過程中對圖像的LBP特征提取過程相同：它對預處理后的整個手指區域特征提取采用LBP特征；

LBP定義為通過比較中心點與其周圍點的像素值的大小而得到的一個有序的二值序列；有序的二進制可以通過公式(1)表達成十進制的形式